python - 如何有效地将 NaN 放入 Pandas Dataframe？

Question

我有一个 df其中包含分类和数值数据

df = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 
       'Address':['Oxford', 'Cambridge', 'Xianjiang', 'Wuhan'], 
       'Age':[20, 21, 19, 18], 
       'Weight':[50, 61, 69, 78]} 
df = pd.DataFrame(df) 

我需要将每列中的 50% 随机替换为 NaN，因此结果可能看起来像这张图片



如何用最有效的技术来做到这一点，因为我有大量的行和列，我会做很多重复。

Answer 1

使用 apply与 sample

df_final =  df.apply(lambda x: x.sample(frac=0.5)).reindex(df.index)

Out[175]:
    Name    Address   Age  Weight
0    Tom        NaN   NaN    50.0
1    NaN        NaN   NaN    61.0
2  krish  Xianjiang  19.0     NaN
3    NaN      Wuhan  18.0     NaN